近几年,推荐系统一直是一些会议上热门主题,特别是WWW会议,其中365篇接收论文中大约70多篇推荐系统相关论文,其广泛受到了学术界和业界的关注。
我首先整理了WSDM、AAAL、ICLR2023上推荐系统方向的论文,共计108篇。
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《108篇顶会推荐论文合集》
推荐系统也跟我们的生活息息相关。Netflix向我们推荐电影,短视频平台推荐我们观看的内容等。
那么如何学习推荐系统呢?
这次我做了58节课,时长28.5h,从基础到两场比赛实战。课程分为三个模块,认识推荐算法工程师(基础)——推荐算法基础(进阶)——推荐系统入门赛(2场比赛实战)。
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了解算法工程师的概念
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推荐系统概论
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了解双塔模型应用
—课程时长:3小时
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入门推荐系统方向 -
了解推荐系统的经典算法 -
了解深度学习推荐算法 —课程时长:7小时
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基于top-k的推荐比赛 -
【阿里云-天池】KDD-Debiasing比赛
—课程时长:18.5小时
课程时长28.5小时,总共58节,原价1999元,现在优惠价格0.01元,仅限50个名额,名额一满就恢复原价。
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58节课+28.5h+课件+课堂作业及代码
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以下是时间序列系列课程系列大纲
《推荐系统课程》
第1课 Part 1 推荐算法工程师(时长3小时)
1. 了解推荐系统算法工程师的概念
2. 推荐系统概论
3. 双塔模型在召回中的应用
Part 2 推荐系统基础课(时长7小时)
1. 推荐系统的起源、应用和架构
2. 基础推荐算法
3. 深度推荐算法
4. embedding、 word2vec和 item2vec_graph
5. 特征工程+模型与特征实时性等
6. 冷启动问题概述、汤普森&UCB、 Lin_UCB
7. 推荐系统的工程实现+评估
8. 国内外推荐系统前沿实践
9. 课程总结+职业发展
Part 3 快速入门推荐算法+进阶实战比赛(2场比赛)
1. 基于top-k的推荐比赛
2.【阿里云-天池】KDD-Debiasing比赛
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课程动态图如下:
另外我还给大家整理了108篇经典推荐论文。
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WSDM、AAAL、ICLR、IJCAI、KDD等2023论文
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ps:本次活动由深度之眼冠名,请不要重复参与。书籍将于10月中旬统一包邮寄出。